DeepSeek越火，我們就越需要對(duì)AI保持清醒的思考。
一、近期看到的一些現(xiàn)象
1、從春節(jié)前后至今，DeepSeek已然成為一款熱門的工具和備受關(guān)注的話題，經(jīng)常霸榜熱搜。
2、朋友圈中看到各種曬圖，曬如何撩它，曬如何算命，曬如何中大獎(jiǎng)，曬各種千奇百怪的提問，曬如何通過它搞到money……可謂一片熱鬧。
3、各種自媒體，紛紛在講AI下的趨勢(shì)、紅利，販賣著各種的美好前景，或是販賣職場(chǎng)焦慮。畢竟，只要文章中稍微提及DeepSeek，似乎就天然自帶流量。
4、不乏有人大力褒獎(jiǎng)DeepSeek，稱其如何偉大，甚至鼓吹它能改變國運(yùn)之類的言論，讓人聽后心潮澎湃。
5、還有不少人以DeepSeek教程資料、免費(fèi)社群等作為誘餌，用于自媒體引流或者謀取money。
6、也有人抱怨平臺(tái)經(jīng)常系統(tǒng)繁忙，探討如何進(jìn)行本地部署等等。
7、越來越多自媒體博主、網(wǎng)絡(luò)文學(xué)作者提到越來越多的使用AI進(jìn)行創(chuàng)作。
8、還有更多的人，還不知道什么是DeepSeek，即便知道的，大多也只停留在基礎(chǔ)的問答功能。
二、站在普通用戶的角度，回歸理性思考
還記得兩年前，也就是2023年初GPT那一波火爆的場(chǎng)景嗎？后來從2023年下半年至2024年初，用戶對(duì)早期GPT模型的興趣有所下降，取而代之的是越來越多的國產(chǎn)AI工具。
回歸理性，今時(shí)今日有多少人真正把AI應(yīng)用到具體的有效場(chǎng)景中呢？
DeepSeek火起來的這段時(shí)間，像不像那個(gè)時(shí)候？很多當(dāng)時(shí)GPT的教程、指令等等，做了一個(gè)小替換，就成了Deepseek的教程指令，重新又被火了一遍。
在當(dāng)前，AI已逐漸被越來越多的企業(yè)、個(gè)人應(yīng)用起來了。
站在普通人的角度審視，面對(duì)各式各樣層出不窮的AI工具，我們真的做好了與之協(xié)同合作的準(zhǔn)備了嗎？
回歸理性，Kong有以下有6點(diǎn)小小的思考：
1、關(guān)于提問
普通人與AI協(xié)同，更準(zhǔn)確地說是與人工智能大語言模型（LLM）的協(xié)同，主要的輸入途徑是語言文字，這就必然涉及到提問的指令，而這些指令本身，其實(shí)就是一個(gè)個(gè)問題的提問模板。
為什么要有提問模板？原因在于，大多數(shù)人提問的能力存在明顯欠缺，他們難以準(zhǔn)確提出一個(gè)有效的問題。
那為何不能準(zhǔn)確提出有效的問題呢？這是因?yàn)椋釂柋旧砭o密關(guān)聯(lián)著一個(gè)人自身的認(rèn)知水平和邏輯能力。
倘若這兩方面都有所欠缺，即便眼前擺放著一堆強(qiáng)大的AI工具，也不知道該如何運(yùn)用。
一個(gè)合格的提問指令，至少應(yīng)包含4個(gè)板塊：
一是立好角色，明確自身在問題情境中的身份；
二是清晰描述具體問題，讓問題的指向性明確；
三是設(shè)定具體目標(biāo)，清楚通過這個(gè)問題想要達(dá)成什么結(jié)果；
四是補(bǔ)充要求，并根據(jù)反饋反復(fù)調(diào)整。
所以，提問絕非隨意為之，在提問之前，我們的大腦需要思路清晰，指令越清晰明確，所得到的回答就越能符合我們的真正需求。
2、關(guān)于學(xué)習(xí)的重要性
有人說：“未來學(xué)習(xí)知識(shí)已變得不重要”，對(duì)于這個(gè)觀點(diǎn)，我實(shí)在難以認(rèn)同。
AI固然強(qiáng)大，但它需要與人類強(qiáng)大的思考力相結(jié)合，而思考力的提升，是依靠知識(shí)的融合思考、深度思考來實(shí)現(xiàn)的，并非是我們腦袋里與生俱來的。
知識(shí)經(jīng)過學(xué)習(xí)，能夠轉(zhuǎn)化為技能、認(rèn)知以及能力，所以學(xué)習(xí)能力依舊是至關(guān)重要的。這其實(shí)和知行合一有著相通的道理。
AI的認(rèn)知，不等于你的認(rèn)知；你的行動(dòng)，也絕不可能與AI的行動(dòng)完全一致。
與其說“有AI了不需要學(xué)習(xí)了”，這種觀點(diǎn)忽視了人類認(rèn)知的獨(dú)特性——倒不如說“有AI了，我們學(xué)習(xí)變得更容易、更高效了”（有了AI，我們不再需要像過去那樣低效地學(xué)習(xí)了）。
AI確實(shí)懂得很多知識(shí)，然而這些知識(shí)始終不屬于我們自己，除非有一天AI被允許植入并接管大腦。但就目前的情況來看，這樣的操作存在極大的風(fēng)險(xiǎn)。
3、關(guān)于判斷力
知識(shí)只有通過學(xué)習(xí)、實(shí)踐，轉(zhuǎn)化為技能、認(rèn)知、能力后，我們才能反過來判斷AI給出的內(nèi)容是否存在問題，進(jìn)而向AI提出真正有意義的問題，獲取更為精準(zhǔn)的答案。
AI所生成的內(nèi)容，并非百分百正確，有時(shí)候它可能會(huì)一本正經(jīng)地給出錯(cuò)誤信息。
此外，如今在網(wǎng)絡(luò)上看到的文字、圖片甚至視頻，都不一定是真實(shí)可靠的“眼見為實(shí)”了，其中部分內(nèi)容很可能是通過AI生成的。所以，獲取一手信息、一手?jǐn)?shù)據(jù)，依舊十分關(guān)鍵。
在我們的大腦中，至少需要具備對(duì)AI所生成內(nèi)容的判斷力，判斷其是否符合客觀事實(shí)，是否符合邏輯，是否符合相關(guān)規(guī)定，是否可靠等等。這就要求我們自身的大腦中有一把衡量的標(biāo)尺，而這把標(biāo)尺就是我們的認(rèn)知水平。
4、關(guān)于應(yīng)用
AI的應(yīng)用應(yīng)當(dāng)是錦上添花，而非從零到一的變革。
將AI應(yīng)用到實(shí)際中，首先需要有具體的工作內(nèi)容、具體的項(xiàng)目、具體的產(chǎn)品。在這個(gè)過程中，AI更像是起到輔助作用的工具，為現(xiàn)有工作增添助力，而非能夠顛覆一切的主角。
市面上的AI指令合集看似很全面，但我們?cè)趹?yīng)用AI時(shí)，邏輯絕不能顛倒。
由于指令合集覆蓋范圍廣泛，導(dǎo)致其缺乏針對(duì)性。因此，我們要樹立一種意識(shí)：不是因?yàn)橛辛诉@些指令，我們才去做某件事，而是因?yàn)槲覀冊(cè)谧瞿臣碌倪^程中，遇到了某些問題，才需要思考是否有一些合適的指令，能夠幫助我們解決這個(gè)具體問題。
5、關(guān)于創(chuàng)造力
目前AI進(jìn)行思考的過程，依靠的都是已有的信息，通過這些信息進(jìn)行推理得出回答內(nèi)容，而并非能夠產(chǎn)生一個(gè)前所未有的理論、觀點(diǎn)。
當(dāng)AI發(fā)展到極為強(qiáng)大的程度，大家都開始習(xí)慣使用AI工具后，理論上我們所能掌握的信息將趨于對(duì)等。在這種情況下，人與人之間的差異，就體現(xiàn)在創(chuàng)造力上了。
如何提升創(chuàng)造力，以及如何借助AI提升創(chuàng)造力，同樣是一個(gè)極具價(jià)值的探索方向。
6、關(guān)于決策權(quán)
盡管AI在數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別上存在優(yōu)勢(shì)，但這絕不意味著AI可以完全掌握決策權(quán)，我們需要保持核心的決策權(quán)。
第一，AI的決策依據(jù)是基于過去的信息、數(shù)據(jù)，而對(duì)于未來的決策，必需由我們自身去進(jìn)行決策。比如，那些用AI進(jìn)行算命、占卜等，只能算是一種娛樂。
第二，因?yàn)锳I的依賴數(shù)據(jù)龐大，可能會(huì)給出多種解決方案，但是會(huì)存在“缺乏立場(chǎng)”或“以偏概全”等的情況，盲目跟隨AI的方案進(jìn)行決策，可能會(huì)出現(xiàn)“為了局部正確，而忽視全局”的問題。例如，經(jīng)濟(jì)政策中的陣痛改革、《電車難題》中犧牲1人vs犧牲5人的道德困境等等。
第三，AI給出的決策方案，并沒有沒有結(jié)合具體人的文化背景、不同的專業(yè)領(lǐng)域而生成的，例如中東與北歐對(duì)同一政策的AI推演差異巨大。
所以，在AI發(fā)展的過程中，我們始終應(yīng)捍衛(wèi)自己的核心決策權(quán)，AI可以提供參考意見，但是否采納則有我們自身決定。
365天思考 ／ DAY174
